集装箱船舶全航线配载优化模型与改进遗传算法

以集装箱船舶稳性、强度、载荷为约束条件,以全航线倒箱量最小和吃水差最优为目标函数,建立了集装箱船舶全航线多目标配载优化模型。利用启发式算法获得初始可行解,利用改进了的遗传算法进行优化,并用1841 TEU、3开口的集装箱船舶进行实例验证。计算结果表明：与传统遗传算法相比,改进的遗传算法能在1．967 s内求得全航线上5个挂靠港口的配载计划,并能求得5个港口的满意解;在求得的满意解中,船舶倒箱量均为0,吃水差的绝对值分别为0．0035、0．0008、0．1097、0．0011、0．3712 m,均在船舶行驶的合理范围0～0．5 m内;对于不同挂靠港数量的其他航线,改进的遗传算法能在5s内快速获得合理的配载计划。可见,优化模型与改进的遗传算法可行。     

具有时滞的Kaldor-Kalecki商业周期模型Hopf分支的频域分析

研究了一类具有时滞的Kaldor-Kalecki商业周期模型.首先,将时滞作为分支参数,应用Nyquist准则分析了Hopf分支的存在性;然后,应用频域法和图示Hopf分支定理研究了Hopf分支的方向和周期解的稳定性;最后,对该模型进行了数值仿真,仿真结果验证了理论分析的正确性.     

船舶配载仪误差与安全对策

船舶配载仪能帮助船长和驾驶员核算船舶的浮态、稳性和强度,以及集装箱的分类统计,并可根据船长的要求进行一些调整,使船舶保持适度的稳性、足够     

集装箱码头配载业务初探(2)

如前所述,配载的单证资料包括船舶资料和出口箱资料两大部分,这是配载作业的原始依据,必须尽量收集齐全。在开始配载作业前,还应对这些资料进行校对,以免单证资料不符而造成配载不当或失误。     

基于改进布谷鸟算法的集装箱码头配载优化研究

为对集装箱码头配载问题进行研究，在满足船舶适航性的基础上，建立了以集装箱水平运输时间、岸桥作业时间以及堆场倒箱时间最短为目标的多约束的数学模型。将改进的布谷鸟算法(Improved Cuckoo Search, ICS)应用求解，首先在布谷鸟算法的莱维飞行阶段，分别从种群整体、当代最优、自身个体中抽取鸟巢信息，建立不同的鸟巢位置更新模式；其次，采用动态机制控制发现概率P_a;最后计算每个鸟巢的适应度，来找到最优解。试验表明：改进的布谷鸟算法可以有效找到最优解，优化结果相比较于标准的布谷鸟算法提升25%,该方法具有可行性和有效性。     

考虑货物异质性和模糊需求的高速铁路货运组织优化方法

组织实施高速铁路快运业务，是满足我国日益增长的高附加值、高时效性快运需求的有效方法。基于高速铁路快捷货运网络的“轴-辐”式特征，以及多品类货物集疏运需求的异质性和不确定性特点，研究高速铁路货运专列开行方案和配载方案的联合优化问题。提出异质货物协同运输策略，以总运营成本最小为优化目标，引入模糊集货需求下的机会约束和决策者风险偏好，构建高速铁路货运专列开行方案的混合非线性整数规划模型，设计基于并行改进变邻域搜索的启发式求解算法。以京沪高速铁路为例，对模型与算法进行验证和分析，结果表明：该优化方法能够有效提升高速铁路货运专列的装载率并降低运营成本，决策者风险偏好将直接影响优化方案。     

基于改进NSGA-Ⅲ的内河集装箱船舶配载多目标优化

内河集装箱运输差异化特征导致船方配载决策时考虑多目标优化，为满足船舶运输经济性和适航性需求，以优化船舶堆栈占用数量、阻塞箱数量、稳性高度、横倾角值及纵倾值为目标，构建内河集装箱船舶配载多目标优化模型。为实现多目标优化问题有效求解，采用灰熵并行分析法改进第三代非支配遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅲ,NSGA-Ⅲ),将灰熵并行关联度作为适应度值引导算法进行精英选择。结果表明：改进后算法在求解性能表现上优于采用一般选择策略的算法，对算例参数设置具有较好鲁棒性，可为船方实际制定内河集装箱船舶配载计划提供一定决策支持。